JP6935118B1 - Behavior support system, behavior support method and behavior support program - Google Patents
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Abstract
【課題】行動要因に基づくナッジを利用して、対象者の行動変容をより効果的に支援できる。【解決手段】本発明の行動支援システムは、複数の行動要因にそれぞれ対応付けて、行動変容を促すための複数のメッセージを記憶する記憶部101と、対象者に関する対象者情報に基づいて、前記複数の行動要因それぞれについての前記対象者の状態を示す状態情報を予測する予測部102と、記憶部101から前記状態情報に基づいて一以上のメッセージを選択し、該一以上のメッセージを含むメッセージセットを生成する生成部103と、前記メッセージセット内の前記一以上のメッセージの前記対象者に対する出力を制御する制御部105と、を備える。【選択図】図3PROBLEM TO BE SOLVED: To more effectively support a behavioral change of a subject by using a nudge based on a behavioral factor. SOLUTION: The behavior support system of the present invention is based on a storage unit 101 that stores a plurality of messages for promoting behavioral change in association with a plurality of behavioral factors, and subject information regarding the subject. A message including one or more messages selected from a prediction unit 102 that predicts state information indicating the state of the target person for each of a plurality of behavioral factors and a storage unit 101 based on the state information. It includes a generation unit 103 that generates a set, and a control unit 105 that controls the output of the one or more messages in the message set to the target person. [Selection diagram] Fig. 3
Description
本発明は、行動支援システム、行動支援方法及び行動支援プログラムに関する。 The present invention relates to a behavior support system, a behavior support method, and a behavior support program.
近年、人間の行動を科学的に研究した行動科学の理論に基づくアプローチをサービス開発に活用する取り組みが、公共政策、医療、小売り業、教育等の様々な分野で広がっている。また、当該様々な分野における対象者の行動変容と習慣化を支援することを技術的に実現するシステムも検討されている(例えば、特許文献1)。 In recent years, efforts to utilize behavioral science theory-based approaches that scientifically study human behavior for service development have spread in various fields such as public policy, medical care, retail industry, and education. In addition, a system that technically realizes support for behavior change and habituation of the subject in the various fields is also being studied (for example, Patent Document 1).
特許文献1記載のシステムでは、複数の対象者の行動について測定された種々のデータを含んだ行動データを分析し、当該行動データの分析の結果を基に、習慣化の目標としての行動へ段階的に向かう複数のステージの基準としての指標であるステージ指標と、当該ステージ指標に従う前記複数のステージの各々とを定義すること、隣接したステージのペア毎に、当該ペアを構成する二つのステージのギャップを特定すること、各ステージペアについて、特定されたギャップが存在する理由と、低い方のステージに属する対象者に高い方のステージへと遷移するための行動変容を起こさせるための施策との少なくとも一つである理由/施策を、ギャップと理由/施策との関係が定義された関係情報から特定し、各ステージペアについて特定された理由/施策に関する処理を実行することが記載されている。
In the system described in
ところで、対象者の行動変容を促すため、対象者の行動要因に基づくナッジを利用することが検討されている。行動要因とは、人間が行動を起こす要因である。しかしながら、行動要因に基づくナッジを利用するだけでは、対象者の行動変容を効果的に促進できない恐れがある。 By the way, in order to promote the behavioral change of the subject, it is considered to use the nudge based on the behavioral factor of the subject. Behavioral factors are factors that cause humans to take action. However, there is a risk that behavioral change of the subject cannot be effectively promoted only by using nudge based on behavioral factors.
そこで、本発明は、行動要因に基づくナッジを利用して、対象者の行動変容をより効果的に支援する行動支援システム、行動支援方法及び行動支援プログラムを提供することを目的の一つとする。 Therefore, one of the objects of the present invention is to provide a behavior support system, a behavior support method, and a behavior support program that more effectively support the behavior change of a subject by using a nudge based on the behavior factor.
本発明の一態様に係る行動支援システムは、複数の行動要因にそれぞれ対応付けて、行動変容を促すための複数のメッセージを記憶する記憶部と、対象者に関する対象者情報に基づいて、前記複数の行動要因それぞれについての前記対象者の状態を示す状態情報を予測する予測部と、前記記憶部から前記状態情報に基づいて一以上のメッセージを選択し、該一以上のメッセージを含むメッセージセットを生成する生成部と、前記メッセージセット内の前記一以上のメッセージの前記対象者に対する出力を制御する制御部と、を備える。 The behavior support system according to one aspect of the present invention has a storage unit that stores a plurality of messages for promoting behavioral change in association with a plurality of behavioral factors, and the plurality of behavioral support systems based on the target person information regarding the target person. A prediction unit that predicts state information indicating the state of the target person for each of the behavioral factors of the above, and a message set that includes one or more messages by selecting one or more messages from the storage unit based on the state information. A generation unit for generating and a control unit for controlling the output of the one or more messages in the message set to the target person are provided.
この態様によれば、複数の行動要因それぞれについての対象者の状態を示す状態情報が予測され、当該状態情報に基づいて選択された一以上のメッセージを含むメッセージセットを生成されるので、対象者の行動変容に最適なメッセージセット(すなわち、情報束)を生成でき、行動要因に基づくナッジを利用して対象者の行動変容を促進できる。 According to this aspect, state information indicating the state of the target person for each of the plurality of behavioral factors is predicted, and a message set containing one or more messages selected based on the state information is generated. It is possible to generate an optimal message set (that is, a bundle of information) for the behavioral change of the subject, and to promote the behavioral change of the subject by using the nudge based on the behavioral factor.
上記態様において、前記生成部は、前記記憶部から、前記状態情報が前記行動変容に十分ではないことを示す一以上の行動要因にそれぞれ対応付けられた前記一以上のメッセージを選択してもよい。この態様によれば、対象者の行動変容により適切なメッセージセット(すなわち、情報束)を生成できる。 In the above aspect, the generation unit may select from the storage unit the one or more messages associated with one or more behavioral factors indicating that the state information is not sufficient for the behavior change. .. According to this aspect, an appropriate message set (that is, a bundle of information) can be generated by changing the behavior of the subject.
上記態様において、前記制御部は、探索的ランダム化比較試験(RCT)の実施結果に関するRCT情報、前記行動変容のための環境に関する環境情報、前記対象者からのレスポンスに関するレスポンス情報、及び、前記予測部によって前記対象者情報に基づいて予測される行動変容確率の少なくとも一つに基づいて、前記対象者に対する前記一以上のメッセージの出力を制御してもよい。この態様によれば、メッセージセット(すなわち、情報束)の中からメッセージの出力が制御されるので、対象者の行動変容をより効果的に支援できる。 In the above aspect, the control unit performs RCT information regarding the execution result of an exploratory randomized controlled trial (RCT), environmental information regarding the environment for the behavioral change, response information regarding the response from the subject, and the prediction. The output of the one or more messages to the subject may be controlled based on at least one of the behavioral transformation probabilities predicted by the unit based on the subject information. According to this aspect, since the output of the message is controlled from the message set (that is, the information bundle), it is possible to more effectively support the behavioral change of the target person.
上記態様において、前記RCT情報は、前記一以上のメッセージを出力する時間帯の順位付け、頻度の順位付け、前記対象者情報及び/又は前記状態情報と前記メッセージセットとの相性、前記メッセージセット内の前記一以上のメッセージの出力順序の順位付け、の少なくとも一つを示してもよい。 In the above aspect, the RCT information includes ranking of time zones for outputting one or more messages, ranking of frequency, compatibility of the target person information and / or the state information with the message set, and within the message set. At least one of the above-mentioned ranking of the output order of one or more messages may be indicated.
上記態様において、前記対象者情報は、前記対象者の属性、前記対象者の行動履歴、前記対象者の前記行動変容が無い場合におけるリスク、及び、前記対象者からの回答の少なくとも一つを示してもよい。 In the above aspect, the subject information indicates at least one of the attributes of the subject, the behavior history of the subject, the risk in the absence of the behavior change of the subject, and the response from the subject. You may.
上記態様において、前記複数の行動要因は、経験的態度、手段的態度、指示的規範、記述的規範、行動コントロール感、自己効力感、知識、技術、行動の重要性、環境上の制約、習慣化の少なくとも二つを含んでもよい。 In the above aspects, the plurality of behavioral factors include empirical attitudes, instrumental attitudes, directive norms, descriptive norms, behavioral control, self-efficacy, knowledge, skills, importance of behavior, environmental constraints, and habits. It may contain at least two of the chemicals.
本発明の他の態様に係る行動支援方法は、行動支援装置が、対象者に関する対象者情報に基づいて、複数の行動要因それぞれについての前記対象者の状態を示す状態情報を予測する工程と、前記行動支援装置が、前記複数の行動要因にそれぞれ対応付けて行動変容を促すための複数のメッセージを記憶する記憶部から、前記状態情報に基づいて一以上のメッセージを選択し、該一以上のメッセージを含むメッセージセットを生成する工程と、前記行動支援装置が、前記メッセージセット内の前記一以上のメッセージの前記対象者に対する出力を制御する工程と、を有する。 The behavior support method according to another aspect of the present invention includes a step in which the behavior support device predicts state information indicating the state of the target person for each of a plurality of behavior factors based on the target person information regarding the target person. The action support device selects one or more messages based on the state information from a storage unit that stores a plurality of messages for promoting behavior change in association with the plurality of action factors, and the one or more messages. The action support device includes a step of generating a message set including a message, and a step of controlling the output of the one or more messages in the message set to the target person.
本発明の他の態様に係る行動支援プログラムは、コンピュータに、対象者に関する対象者情報に基づいて、複数の行動要因それぞれについての前記対象者の状態を示す状態情報を予測する工程と、前記複数の行動要因にそれぞれ対応付けて行動変容を促すための複数のメッセージを記憶する記憶部から、前記状態情報に基づいて一以上のメッセージを選択し、該一以上のメッセージを含むメッセージセットを生成する工程と、前記メッセージセット内の前記一以上のメッセージの前記対象者に対する出力を制御する工程と、を実行させる。 The behavior support program according to another aspect of the present invention includes a step of predicting state information indicating the state of the target person for each of a plurality of behavioral factors on a computer based on the target person information about the target person, and the plurality of steps. One or more messages are selected based on the state information from a storage unit that stores a plurality of messages for promoting behavioral change in association with each of the behavioral factors of the above, and a message set containing the one or more messages is generated. The step and the step of controlling the output of the one or more messages in the message set to the target person are executed.
本発明によれば、行動要因に基づくナッジを利用して、対象者の行動変容をより効果的に支援できる。 According to the present invention, it is possible to more effectively support the behavioral change of the subject by utilizing the nudge based on the behavioral factor.
添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。 Embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In each figure, those having the same reference numerals have the same or similar configurations.
(行動支援システムの構成)
<概略構成>
図1は、本実施形態に係る行動支援システムの概略構成の一例を示す図である。図1に示すように、行動支援システム1は、行動支援装置10、行動分析装置20及び端末30を含む。
(Structure of behavior support system)
<Outline configuration>
FIG. 1 is a diagram showing an example of a schematic configuration of an action support system according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, the
行動支援装置10は、行動要因に基づくナッジを利用したメッセージ(以下、「ナッジメッセージ」という)を端末30に提供する情報処理装置である。行動分析装置20は、行動支援装置10によって端末30に提供されるナッジメッセージを生成する情報処理装置である。端末30は、行動変容の対象者が使用する端末であり、例えば、スマートフォン、携帯電話、タブレット、パーソナルコンピュータ等の各種の情報機器であればよい。端末30は、ショートメッセージ、Eメール等のメッセージの受信機能、例えば、LINE(登録商標)等の各種のソーシャルネットワークサービス(SNS)を利用可能であるものとする。
The
以下では、上記行動要因として統合行動モデル(Integrated Behavioral Model:IBM)で規定される要因(「IBM要因」等とも呼ばれる)を例示するが、行動要因は、IBM以外の行動モデルで規定される要因等、人間の行動意志に関するどのような要因であってもよい。 In the following, factors defined by the integrated behavioral model (IBM) (also referred to as "IBM factors", etc.) are illustrated as the above behavioral factors, but the behavioral factors are factors defined by behavioral models other than IBM. It may be any factor related to human behavioral will.
<ハードウェア構成>
図2は、本実施形態に係る行動支援システム内の装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図2に示すように、行動支援システム1内の各装置(例えば、行動支援装置10、行動分析装置20、端末30の各々)は、演算装置に相当するCPU(Central Processing Unit)等のプロセッサ11と、記憶装置12と、通信装置13と、入出力装置14とを有する。これらの各構成は、バスを介して相互にデータ送受信可能に接続される。
<Hardware configuration>
FIG. 2 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the device in the action support system according to the present embodiment. As shown in FIG. 2, each device in the action support system 1 (for example, each of the
なお、本例では、行動支援装置10及び行動分析装置20が別体の装置として示されているが、一体の装置で構成されてもよい。一体の装置として構成される複数の装置は、例えば、PLC(Programmable Logic Controller)の異なる動作として実現されてもよい。また、行動支援装置10、行動分析装置20及び端末30の少なくとも一つが複数の装置に分割されてもよい。
In this example, the
プロセッサ11は、例えば、CPU(Central Processing Unit)であり、記憶装置12に記憶されたプログラムの実行に関する制御やデータの演算、加工を行う制御部である。プロセッサ11は、入出力装置14及び/又は通信装置13から種々の入力データを受け取り、入力データの演算結果を入出力装置14に出力(例えば、表示)したり、記憶装置12に格納したり、又は、通信装置13を介して送信したりする。
The
記憶装置12は、メモリ、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、の少なくとも一つである。行動支援装置10の記憶装置12は、プロセッサ11が実行する行動支援プログラムを記憶してもよい。当該記憶装置12は、「記憶部」等と呼ばれてもよい。
The
通信装置13は、有線及び/又は無線ネットワークを介して通信を行う装置であり、例えば、ネットワークカード、通信モジュール、チップ、アンテナ等を含んでもよい。行動支援装置10及び行動分析装置20が一体の装置で構成される場合、通信装置13は、行動支援装置10として動作するプロセスと、行動分析装置20として動作するプロセスとの間のプロセス間通信を含んでよい。通信装置13は、「送信部」又は「受信部」等と呼ばれてもよい。
The
入出力装置14は、例えば、キーボード、タッチパネル、マウス及び/又はマイク等の入力装置と、例えば、ディスプレイ及び/又はスピーカ等の出力装置とを含む。入出力装置は、「入力部」又は「出力部」等と呼ばれてもよい。
The input /
以上説明したハードウェア構成は一例に過ぎない。行動支援システム1内の各装置は、図2に記載したハードウェアの一部が省略されていてもよいし、図2に記載されていないハードウェアを備えていてもよい。また、図2に示すハードウェアが1又は複数のチップにより構成されていてもよい。
The hardware configuration described above is just an example. Each device in the
<機能構成>
図3は、本実施形態に係る行動支援システム内の装置の機能構成の一例を示す図である。なお、図3は例示にすぎず、行動支援システム1内の各装置は、不図示の機能を備えてもよいことは勿論である。
<Functional configuration>
FIG. 3 is a diagram showing an example of the functional configuration of the device in the action support system according to the present embodiment. Note that FIG. 3 is merely an example, and it goes without saying that each device in the
≪行動分析装置≫
図3に示すように、行動分析装置20は、取得部201及び生成部202を備える。なお、取得部201が実現する少なくとも一部の機能は、通信装置13を用いて実現することができる。また、取得部201及び生成部202が実現する少なくとも一部の機能は、プロセッサ11が、記憶装置12に記憶されたプログラムを実行することにより実現することができる。また、当該プログラムは、記憶媒体に格納することができる。当該プログラムを格納した記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記憶媒体(Non-transitory computer readable medium)であってもよい。非一時的な記憶媒体は特に限定されないが、例えば、USBメモリ又はCD−ROM等の記憶媒体であってもよい。
≪Behavior analysis device≫
As shown in FIG. 3, the
取得部201は、行動変容のためのプロセスに関する情報(以下、「行動プロセス情報」という)を取得する。行動プロセス情報は、例えば、行動変容を促す分野、当該行動変容のための介入の範囲、行動変容の成功率、行動変容の失敗率等の少なくとも一つを示す情報を含む。例えば、行動変容を促す分野が「検診又は健診の利用」である場合、行動変容の成功率は、検診又は健診の受診率であり、行動変容の失敗率は、検診又は健診の脱落率であってもよい。取得部201は、行動プロセス情報を、通信装置13を介して他の装置から取得してもよいし、上記記憶媒体を介して取得してもよい。
The
生成部202は、取得部201によって取得された行動プロセス情報に基づいて、複数のIBM要因にそれぞれ対応付けられる複数のナッジメッセージを生成する。ナッジメッセージは、IBM要因毎に行動変容を促すように生成される。例えば、生成部202は、訓練済みの機械学習モデルを利用して、上記複数のナッジメッセージを生成してもよい。当該機械学習モデルは、取得部201で取得された行動プロセス情報が入力されると、ナッジメッセージを出力するように訓練される。このような機械学習モデルは、ニューラルネットワークとして実現され、行動プロセス情報とナッジメッセージとのペアを訓練データとして利用した教師有り学習によって訓練されてもよい。
The
図4は、本実施形態に係るナッジメッセージの一例を示す図である。図4に示すように、複数のIBM要因のそれぞれに対して、ナッジメッセージが関連付けられている。複数のIBM要因は、例えば、経験的態度(Experiential attitude)、手段的態度(Instrumental attitude)、指示的規範(Injunctive norm)、記述的規範(Descriptive norm)、行動コントロール感(Perceived control)、自己効力感(Self-efficacy)、知識(Knowledge)、技術(Skills)、行動の重要性(Salience of the behavior)、環境上の制約(Environmental constraints)、習慣化(Habit)の少なくとも二つを含んでもよい。 FIG. 4 is a diagram showing an example of a nudge message according to the present embodiment. As shown in FIG. 4, a nudge message is associated with each of the plurality of IBM factors. Multiple IBM factors include, for example, empirical attitude, instrumental attitude, injunctive norm, descriptive norm, perceived control, and self-efficacy. It may include at least two: Self-efficacy, Knowledge, Skills, Salience of the behavior, Environmental constraints, and Habit. ..
なお、図4に示す各IBM要因は、例示にすぎず、図示するものに限られない。図4に示す少なくとも二つのIBM要因は包含されて、上位レベルのIBM要因として規定されてもよい。例えば、上記経験的態度及び手段的態度は「態度(Attitude)」に包含され、上記指示的規範及び記述的規範は「規範(Perceived norm)」に包含され、上記行動コントロール感及び自己効力感は「個人的作用(Personal Agency)」に包含され、上記知識及び技術は「知識(Knowledge)」に包含され、行動の重要性は「重要性(Importance)」に包含され、環境上の制約は「摩擦(Friction)」に包含されてもよい。或いは、図4に示す一つのIBM要因が分割されて、下位レベルの複数のIBM要因が規定されてもよい。ナッジメッセージは、どのレベルのIBM要因に関連付けられてもよい。 It should be noted that each IBM factor shown in FIG. 4 is merely an example and is not limited to the one shown in the figure. At least two IBM factors shown in FIG. 4 may be included and defined as higher level IBM factors. For example, the empirical attitude and the instrumental attitude are included in the "Attitude", the directive norm and the descriptive norm are included in the "Perceived norm", and the behavioral control feeling and the self-efficacy are included. It is included in "Personal Agency", the above knowledge and skills are included in "Knowledge", the importance of action is included in "Importance", and the environmental constraint is "Knowledge". It may be included in "Friction". Alternatively, one IBM factor shown in FIG. 4 may be divided to define a plurality of lower level IBM factors. The nudge message may be associated with any level of IBM factors.
図4に示すように、複数のIBM要因には、それぞれ、IBM要因の識別子(以下、「IBM ID」という)及びナッジメッセージが対応付けられてもよい。なお、図4では、例えば、対象者として「○○市の住民」、行動変容として「特定健康診査(以下、「特定健診」という)の受診勧奨」を想定したナッジメッセージが示される。各IBM要因に対応付けられるナッジメッセージは、各IBM要因を考慮して対象者の行動変容を促すように生成される。なお、図4では、各IBM要因に一つのナッジメッセージが関連付けられるが、各IBM要因に複数のナッジメッセージが関連付けられてもよい。また、各IBM要因を識別するIBM IDも図示するものに限られない。 As shown in FIG. 4, each of the plurality of IBM factors may be associated with an identifier of the IBM factor (hereinafter, referred to as “IBM ID”) and a nudge message. In addition, in FIG. 4, for example, a nudge message assuming "residents of XX city" as a target person and "recommendation for a specific health examination (hereinafter referred to as" specific health examination ")" as a behavioral change is shown. The nudge message associated with each IBM factor is generated so as to promote the behavioral change of the subject in consideration of each IBM factor. In FIG. 4, one nudge message is associated with each IBM factor, but a plurality of nudge messages may be associated with each IBM factor. Further, the IBM ID that identifies each IBM factor is not limited to the one shown in the figure.
生成部202によって生成されたナッジメッセージは、通信装置13により行動支援装置10に送信されてもよい。又は、当該ナッジメッセージは、上記記憶媒体に出力され、当該記憶媒体を介して行動支援装置10に入力されてもよい。
The nudge message generated by the
≪行動支援装置≫
図3に示すように、行動支援装置10は、記憶部101、予測部102、生成部103、取得部104、及び、送信制御部105を備える。なお、取得部104が実現する機能の少なくとも一部は、通信装置13を用いて実現することができる。また、予測部102、生成部103及び送信制御部105は、プロセッサ11が、記憶装置12に記憶された行動支援プログラムを実行することにより実現することができる。また、当該行動支援プログラムは、上記記憶媒体に格納することができる。また、記憶部101は、記憶装置12を用いて実現することができる。
≪Behavior support device≫
As shown in FIG. 3, the
記憶部101は、複数のIBM要因にそれぞれ対応付けて、複数のナッジメッセージ(例えば、図4)を記憶する。当該複数のナッジメッセージは、行動分析装置20で生成されてもよいし、又は、行動支援装置10の入出力装置14から入力されるものであってもよい。
The
記憶部101は、対象者に関する情報(以下、「対象者情報」という)、行動変容のための環境に関する情報(以下、「環境情報」という)、探索的ランダム化比較試験(RCT)の実施結果に関する情報(以下、「RCT情報」という)の少なくとも一つを記憶する。
The
ここで、記憶部101で記憶される対象者情報は、対象者の識別情報、対象者の属性に関する情報(以下、「属性情報」という)、対象者の行動履歴に関する情報(以下、「行動履歴情報」という)、対象者の行動変容無しの場合におけるリスクに関する情報(以下、「リスク情報」という)、及び、対象者からの回答に関する情報(以下、「回答情報」という)の少なくとも一つを含んでもよい。
Here, the target person information stored in the
図5は、本実施形態に係る対象者情報の一例を示す図である。例えば、図5では、対象者として「○○市の住民」、行動変容として「特定健診(例えば、検診)の受診」を想定した対象者情報が例示される。 FIG. 5 is a diagram showing an example of target person information according to the present embodiment. For example, FIG. 5 exemplifies target person information assuming "residents of XX city" as a target person and "consulting a specific medical examination (for example, a medical examination)" as a behavior change.
図5に対象者情報には、対象者の識別情報として、例えば、対象者IDを示す情報、当該対象者の属性情報として、例えば、年齢及び性別を示す情報、行動履歴情報として、例えば、当該対象者の特定健診の受診歴を示す情報、リスク情報として、例えば、当該対象者が特定の病気を罹患するリスク(以下、「罹患リスク」という)を示す情報、及び、回答情報として、例えば、対象者に対する調査票の回答(以下、「調査票回答」という)を示す情報が含まれてもよい。 In FIG. 5, the target person information includes, for example, information indicating the target person ID as the target person's identification information, information indicating the target person's attribute information, for example, information indicating age and gender, and behavior history information, for example. Information indicating the history of receiving a specific medical examination of a subject, as risk information, for example, information indicating the risk of the subject suffering from a specific disease (hereinafter referred to as “risk of illness”), and as response information, for example. , Information indicating the response of the questionnaire to the target person (hereinafter referred to as "questionnaire response") may be included.
なお、対象者情報は、図5に示すものに限られない。例えば、図5では、行動履歴情報として直近の所定数の年度の特定健診の受信歴が示されるが、対象者の行動履歴に関する情報であればどのような情報であってもよい。また、属性情報も対象者の年齢、性別に限られず、対象者の属性に関するどのような情報であってもよい。また、図5に示す少なくとも一部の情報を含まなくともよいし、対象者に関する不図示の情報を含んでもよい。 The target person information is not limited to that shown in FIG. For example, in FIG. 5, the reception history of the specific medical examination in the latest predetermined number of years is shown as the behavior history information, but any information may be used as long as it is information on the behavior history of the subject. Further, the attribute information is not limited to the age and gender of the target person, and may be any information regarding the attributes of the target person. Further, at least a part of the information shown in FIG. 5 may not be included, or information (not shown) regarding the subject may be included.
また、記憶部101で記憶される環境情報は、例えば、特定の行政単位(例えば、〇〇市)における住民を対象者とし、特定健診の受診を行動変容とする場合、特定健診の日時を示す情報、当該特定健診を受信可能な医療機関を示す情報等であってもよい。また、環境情報は、対象者に対するナッジメッセージの最大送信回数、行動変容に対する報酬に関する情報(以下、「報酬情報」という)等を含んでもよい。報酬情報は、例えば、対象者を「ある行政単位の住民」とし、行動変容を「特定健診の受診」とする場合、対象者に期待される寿命延伸効果、期待される納税額等であってもよい。
In addition, the environmental information stored in the
また、RCT情報は、送信日(例えば、平日、月曜日〜日曜日、祝日等)の順位付け、送信時間帯(例えば、午前中、午後、夜間等)の順位付け、送信頻度の順位付け(例えば毎月、隔週、毎月等)、対象者情報とナッジメッセージセットとの相性、ナッジメッセージセット内のナッジメッセージの送信順序、の少なくとも一つを示す情報を含んでもよい。 In addition, the RCT information is ranked by the transmission date (for example, weekdays, Monday to Sunday, holidays, etc.), the transmission time zone (for example, morning, afternoon, night, etc.), and the transmission frequency (for example, monthly). , Biweekly, monthly, etc.), compatibility between the target person information and the nudge message set, and the transmission order of the nudge messages in the nudge message set.
予測部102は、対象者に関する対象者情報に基づいて、上記複数のIBM要因それぞれについての対象者の状態を示す情報(以下、「状態情報」という)を予測する。図6は、本実施形態に係る状態情報の一例を示す図である。図6に示すように、状態情報は、対象者の状態が行動変容のために十分であるか否かをIBM要因毎に示してもよい。
The
例えば、図6に示す状態情報は、複数のIBM要因(ここでは、経験的態度、手段的態度、指示的規範、記述的規範、行動コントロール感、自己効力感、知識及び技術、行動の重要性、環境上の制約及び習慣化)それぞれについて、各対象者の状態が行動変容(例えば、特定健診の受診)のために十分であるか否かを示す。例えば、図6の対象者ID「3」の対象者(以下、「対象者#3」という)の状態情報は、3つのIBM要因「経験的態度」、「知識及び技術」及び「環境上の制約」について行動変容のために十分でないことを示し、他のIBM要因について行動変容のために十分であることを示す。なお、対象者の状態が行動変容のために十分でないことを示す状態情報は、不足情報と呼ばれてもよい。また、図6は例示にすぎず、一部の項目(例えば、IMB ID、大項目、中項目等)が省略されてもよい。
For example, the state information shown in FIG. 6 includes a plurality of IBM factors (here, empirical attitude, instrumental attitude, directive norm, descriptive norm, behavioral control, self-efficacy, knowledge and skill, and importance of behavior. For each (environmental constraints and habituation), indicate whether each subject's condition is sufficient for behavioral change (eg, receiving a specific medical examination). For example, the state information of the target person (hereinafter referred to as "
予測部102は、以上のような状態情報を、対象者情報に加えて取得部104で取得される対象者からのレスポンス(response)に関する情報(以下、「レスポンス情報」という)、環境情報及びRCT情報の少なくとも一つに基づいて予測してもよい。また、予測部102は、以上のような状態情報を、訓練済みの機械学習モデルを利用して生成してもよい。当該機械学習モデルは、上記対象者情報(及び、レスポンス情報、環境情報及びRCT情報の少なくとも一つ)が入力されると、上記状態情報を出力するように訓練される。このような機械学習モデルは、ニューラルネットワークとして実現され、上記対象者情報(及び、レスポンス情報、環境情報及びRCT情報の少なくとも一つ)と状態情報とのペアを訓練データとして利用した教師有り学習によって訓練されてもよい。
In addition to the target person information, the
また、予測部102は、対象者に関する対象者情報に基づいて、対象者の行動変容に関する確率(以下、「行動変容確率」という)を予測してもよい。行動変容確率は、例えば、対象者の行動変容のための介入なしに当該対象者が行動変容を達成する確率(以下、「非介入行動確率」)であってもよい。例えば、図6の対象者#3の非介入行動確率は70%であり、行動変容のための介入がなされなければ、70%の確率で行動変容が達成されることになる。なお、行動変容確率は、これに限られず、上記介入なしに対象者が行動変容を達成しない確率、上記介入ありの場合に対象者が行動変容を達成する又は達成しない確率等であってもよい。
Further, the
また、予測部102は、以上のような行動変容確率を、対象者情報に加えて取得部104で取得されるレスポンス情報、環境情報及びRCT情報の少なくとも一つに基づいて予測してもよい。また、予測部102は、以上のような行動変容確率を、訓練済みの機械学習モデルを利用して生成してもよい。当該機械学習モデルは、上記対象者情報(及び、レスポンス情報、環境情報及びRCT情報の少なくとも一つ)が入力されると、上記行動変容確率を出力するように訓練される。このような機械学習モデルは、ニューラルネットワークとして実現され、上記対象者情報(及び、レスポンス情報、環境情報及びRCT情報の少なくとも一つ)と行動変容確率とのペアを訓練データとして利用した教師有り学習によって訓練されてもよい。
Further, the
生成部103は、予測部102によって予測された状態情報に基づいて、記憶部203から、対象者に対する配信候補の一以上のナッジメッセージを含むセット(以下、「ナッジメッセージセット」という)を選択する。具体的には、生成部103は、状態情報が行動変容のために十分でない状態であること示すIBM要因に対応付けられたナッジメッセージを少なくとも含むナッジメッセージセットを生成する。
The
図7は、本実施形態に係るナッジメッセージセットの一例を示す図である。図7に示すように、対象者#3に対するナッジメッセージセットは、ナッジメッセージ#1〜#4を含む。ナッジメッセージ#2〜#4は、対象者#3の状態情報によって行動変容のために十分ではない状態であることが示された3つのIBM要因「経験的態度」、「知識及び技術」及び「環境上の制約」にそれぞれ対応付けられる。一方、ナッジメッセージ#1は、当該IBM要因に対応付けられたものではない。このように、ナッジメッセージセットは、状態情報が行動変容のために十分でない状態であること示すIBM要因に対応付けられたナッジメッセージだけでなく、他のナッジメッセージを含めてもよい。
FIG. 7 is a diagram showing an example of a nudge message set according to the present embodiment. As shown in FIG. 7, the nudge message set for the
取得部104は、対象者からのレスポンス情報を取得する。ここで、レスポンス情報は、例えば、ナッジメッセージを閲覧した対象者からのレスポンスを示す情報であり、ナッジメッセージを含むショートメッセージ(SM)やメールの閲覧の有無、行動変容に関する状況(例えば、特定健診の予約状況)、行動変容の結果(例えば、特定健診の受診結果)等であってもよい。取得部104は、対象者の端末30からのレスポンス情報をリアルタイムで取得してもよい。
The
送信制御部105は、生成部103によって選択されたナッジメッセージセット内の一以上のナッジメッセージの対象者に対する送信を制御する。送信制御部105の制御に従って、行動支援装置10の通信装置13は、対象者の端末30に対してナッジメッセージを送信する。
The
具体的には、送信制御部105は、記憶部101に記憶されたRCT情報、環境情報、及び、取得部104によって取得されたレスポンス情報の少なくとも一つに基づいて、上記一以上のナッジメッセージの対象者に対する送信を制御する。ここで、ナッジメッセージの送信制御には、例えば、ナッジメッセージセット内の複数のナッジメッセージの送信順序、各ナッジメッセージの送信日、各ナッジメッセージの送信時間帯、当該複数のナッジメッセージを送信する時間間隔(送信頻度)、各ナッジメッセージの送信中止、各ナッジメッセージの送信回数等の制御が含まれてもよい。
Specifically, the
例えば、図7に示される対象者#3用のナッジメッセージセットの場合、送信制御部105は、RCT情報、環境情報及びレスポンス情報の少なくとも一つに基づいて、ナッジメッセージ#1、#2、#3及び#4の順番で対象者#3にナッジメッセージを送信することを決定する。また、送信制御部105は、RCT情報、環境情報及びレスポンス情報の少なくとも一つに基づいて、ナッジメッセージ#1〜#4の送信日、送信時間帯、送信間隔、送信中止及び送信回数等の少なくとも一つを決定する。
For example, in the case of the nudge message set for the
例えば、送信制御部105は、図7のナッジメッセージ#1〜#3をそれぞれ送信した後に、取得部104によって行動変容に肯定的なレスポンス情報が取得される場合、後続のナッジメッセージの送信を中止してもよい。一方、ナッジメッセージに応じて否定的なレスポンス情報が取得される場合、送信制御部105は、当該ナッジメッセージを再送してもよいし、後続のナッジメッセージを送信してもよい。
For example, after transmitting the
このように対象者#3のナッジメッセージセットを一度に対象者#3に送信する代わりに、ナッジメッセージセットに含まれる複数のナッジメッセージを複数回に分散させて対象者#3に送信できる。情報量の多い一度のナッジメッセージであっても、人間は見落とす可能性があるため、複数回のナッジメッセージの方が行動変容の促進効果が高いともいえる。したがって、ナッジメッセージを複数回に分散させて送信することで、一度きりのナッジメッセージでは行動変容を起こさない層の対象者に対して、行動変容の促進効果を高めることができる。
Instead of transmitting the nudge message set of the
また、送信制御部105は、取得部104によって取得されたレスポンス情報に基づいて更新された後続のナッジメッセージを送信してもよい。具体的には、予測部102は、レスポンス情報に基づいて状態情報を更新し、生成部103は、更新された状態情報に基づいてナッジメッセージセットを更新してもよい。また、対象者のレスポンス情報に基づいて当該対象者に送信するナッジメッセージを更新することにより、当該対象者の行動変容の促進により効果的なナッジメッセージを送信できる。
Further, the
また、送信制御部105は、予測部102によって予測された行動変容確率に基づいて、生成部103によって生成されたナッジメッセージセット内の一以上のナッジメッセージの送信を制御してもよい。例えば、送信制御部105は、非介入行動確率が所定条件(例えば、所定の閾値以下又は未満等)を満たす対象者に対しては、各ナッジメッセージの送信回数を増やしたり、送信頻度を増加させたりしてもよい。一方、送信制御部105は、非介入行動確率が所定条件(例えば、所定の閾値より大きい又は以上等)を満たす対象者に対しては、各ナッジメッセージの送信回数を減らしたり、送信頻度を減少させたりしてもよい。
Further, the
また、送信制御部105は、種々の要因により変化する情報(以下、「変化情報」という)に基づいて、生成部103によって生成されたナッジメッセージセット内の一以上のナッジメッセージの送信を制御してもよい。例えば、当該変化情報は、例えば、特定のワクチンの入荷状況、健診又は検診の予約の空き状況、空き時間等であってもよい。また、送信制御部105は、対象者の利便性に関する情報(例えば、対象者にとって利便性の高い時間及び/又は場所であるか否か等)に基づいて、生成部103によって生成されたナッジメッセージセット内の一以上のナッジメッセージの送信を制御してもよい。
Further, the
以上のような送信制御部105による送信制御は、資源配分問題を解くことによって実施されてもよい。例えば、予測部102によって予想された状態情報及び行動変容確率、記憶部101に記憶された環境情報、生成部103によって生成されたナッジメッセージセットの少なくとも一つを用いて、資源配分問題が初期設定されてもよい。また、送信制御部105は、記憶部101で記憶される全ナッジメッセージ及び全対象者を環境とし、当該全ナッジメッセージを解空間とし、各対象者に対するナッジメッセージの最大送信回数を予算とし、対象期間中に得られる報酬の総和を累積報酬として資源配分問題を解くことによって、上記送信制御を実施してもよい。
The transmission control by the
(行動支援システムの動作)
図8は、本実施形態に係る行動支援システムの動作の一例を示すフローチャートである。なお、図8に示す行動支援システムの動作は一例にすぎず、図示するものに限られない。
(Operation of behavior support system)
FIG. 8 is a flowchart showing an example of the operation of the action support system according to the present embodiment. The operation of the action support system shown in FIG. 8 is only an example, and is not limited to the one shown in the figure.
図8に示すように、ステップS101において、行動支援装置10は、対象者情報に基づいて、対象者の状態情報(例えば、図6)を予測する。また、行動支援装置10は、対象者情報に基づいて、行動変容確率(例えば、非介入行動確率)を予測してもよい。また、行動支援装置10は、ステップS103による送信制御により送信されたナッジメッセージに対するレスポンス情報、環境情報及びRCT情報の少なくとも一つに基づいて、状態情報及び/又は行動変容確率を予測又は更新してもよい。
As shown in FIG. 8, in step S101, the
ステップS102において、行動支援装置10は、ステップS101で予測された状態情報に基づいて、当該対象者用のナッジメッセージセット(例えば、図7)を生成する。
In step S102, the
ステップS103において、行動支援装置10は、ステップS102で生成されたナッジメッセージセット内の一以上のナッジメッセージの送信を制御する。行動支援装置10は、先に送信されたナッジメッセージに対するレスポンス情報、環境情報及びRCT情報の少なくとも一つに基づいて、当該一以上のナッジメッセージの送信を制御してもよい。
In step S103, the
本実施形態に係る行動支援システム1によれば、行動要因に基づくナッジを利用して、対象者の行動変容をより効果的に支援できる。より具体的には、上記行動支援システム1では、複数のIBM要因それぞれについての対象者の状態を示す状態情報が予測され、当該状態情報に基づいて選択された一以上のナッジメッセージを含むナッジメッセージセットを生成される。このため、対象者の行動変容に最適なナッジメッセージセット(すなわち、情報束)を生成できる。
According to the
また、上記行動支援システム1では、図7に例示されるようなナッジメッセージセットを一度に対象者に送信する代わりに、ナッジメッセージセット内の複数のナッジメッセージを複数回に分散させて対象者に送信することにより、対象者の行動変容の促進効果を高めることができる。また、ナッジメッセージに対するレスポンス情報に基づいて、後続のナッジメッセージの送信制御及び/又は内容更新を実施することにより、当該対象者の行動変容をより効果的に支援できる。
Further, in the
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。 The embodiments described above are for facilitating the understanding of the present invention, and are not for limiting and interpreting the present invention. Each element included in the embodiment and its arrangement, material, condition, shape, size, and the like are not limited to those exemplified, and can be changed as appropriate. In addition, the configurations shown in different embodiments can be partially replaced or combined.
例えば、上記実施形態では、例えば、対象者として「○○市の住民」、行動変容として「特定健診(例えば、検診)の受診」を想定したが、これに限られない。対象者は、行政サービスの利用者に限られず、英会話や資格試験等の各種サービスの利用者であってもよい。また、行動変容は、行政サービスの利用に限られず、学習の継続、各種サービスの利用等であってもよい。 For example, in the above embodiment, for example, "residents of XX city" are assumed as the target person, and "specific medical examination (for example, examination) is received" as the behavior change, but the present invention is not limited to this. The target person is not limited to users of administrative services, but may be users of various services such as English conversation and qualification examinations. In addition, behavior change is not limited to the use of administrative services, but may be the continuation of learning, the use of various services, and the like.
また、上記実施形態では、探索的ランダム化比較試験(RCT)の実施結果に関するRCT情報に基づいて対象者に対する一以上のメッセージの送信を制御するものとしたが、メッセージの送信の制御に用いられる因果推論手法は、探索的RCTに限られない。当該因果推論手法としては、例えば、傾向スコアマッチング等他の手法が用いられてもよい。なお、探索的RCTは、試行的及び/又は小規模のRCTとも言え、当該メッセージの送信制御に用いられるパラメータ設定のためのパイロットであれば、どのようなものであってもよい。 Further, in the above embodiment, the transmission of one or more messages to the target person is controlled based on the RCT information regarding the execution result of the exploratory randomized controlled trial (RCT), but it is used for controlling the transmission of the message. Causal inference methods are not limited to exploratory RCTs. As the causal inference method, for example, another method such as propensity score matching may be used. The exploratory RCT can be said to be a trial and / or small-scale RCT, and may be any pilot as long as it is a pilot for setting parameters used for controlling the transmission of the message.
また、上記実施形態におけるナッジメッセージは、文字列や記号を含むテキスト形式に限られず、音声、映像又は画像等を含む所定の情報であってもよい。また、上記実施形態では、行動支援装置10の送信制御部105がナッジメッセージの送信を制御するものとしたが、これに限られず、行動支援装置10は、ナッジメッセージの出力(例えば、送信だけでなく、表示、音声出力等含む)を制御する制御部を備えればよい。すなわち、上記実施形態におけるナッジメッセージの「送信」は、表示、音声出力、出力等と言い換えられてもよい。また、端末30は、特定の対象者が使用する端末に限られず、不特定の対象者向けの情報を出力するサイネージ、電子掲示板、スピーカ等であってもよい。
Further, the nudge message in the above embodiment is not limited to the text format including the character string and the symbol, and may be predetermined information including voice, video, image and the like. Further, in the above embodiment, the
例えば、行動支援装置10は、特定の空間(駅構内とか飲食店内)における人口密度が一定水準を超え、かつ非介入行動確率が高い状況において、「人を散らす」ナッジメッセージを、端末30(例えば、サイネージ、電子掲示板又はスピーカ等)に送信し、当該端末30から出力(例えば、表示、音声出力等)させてもよい。また、行動支援装置10とナッジメッセージを対象者に対して出力する端末30が一体型の装置として提供されてもよく、行動支援装置10が端末30に対してナッジメッセージを送信することは、当該一体型の装置内の内部的通信を行うことであってもよい。
For example, the
1…行動支援システム、10…行動支援装置、20…行動分析装置、30…端末、11…プロセッサ、12…記憶装置、13…通信装置、14…入出力装置、101…記憶部、102…予測部、103…生成部、104…取得部、105…送信制御部、201…取得部、202…生成部、203…記憶部 1 ... Behavior support system, 10 ... Behavior support device, 20 ... Behavior analysis device, 30 ... Terminal, 11 ... Processor, 12 ... Storage device, 13 ... Communication device, 14 ... Input / output device, 101 ... Storage unit, 102 ... Prediction Unit, 103 ... Generation unit, 104 ... Acquisition unit, 105 ... Transmission control unit, 201 ... Acquisition unit, 202 ... Generation unit, 203 ... Storage unit
Claims (8)
対象者に関する対象者情報と前記複数の行動要因それぞれについて前記対象者の状態が前記行動変容のために十分であるか否かを示す状態情報とのペアを訓練データとして利用した教師有り学習に基づく機械学習モデルに対して、特定の対象者に関する対象者情報を入力して、前記複数の行動要因それぞれについて前記特定の対象者の状態が前記行動変容のために十分であるか否かを示す状態情報を予測する予測部と、
前記予測された状態情報によって前記複数の行動要因のうちの一以上の行動要因について前記特定の対象者の状態が前記行動変容のために十分ではないことが示される場合、前記記憶部において前記一以上の行動要因に対応付けられた一以上のメッセージを選択し、該一以上のメッセージと、前記一以上の行動要因に対応付けられていないメッセージを含む複数のメッセージから成るメッセージセットを生成する生成部と、
前記メッセージセット内の前記複数のメッセージの前記特定の対象者に対する出力を制御する制御部と、を備え、
前記制御部は、前記複数のメッセージを複数回に分けて前記特定の対象者に出力し、前記一以上の行動要因に対応付けられていない前記メッセージを最初に出力してから、前記一以上の行動要因に対応づけられた前記一以上のメッセージを出力する、
行動支援システム。 A storage unit that stores multiple messages to promote behavior change by associating with multiple behavioral factors.
Based on supervised learning using a pair of target person information about the target person and state information indicating whether or not the state of the target person is sufficient for the behavioral transformation for each of the plurality of behavioral factors as training data. A state in which target person information regarding a specific target person is input to a machine learning model to indicate whether or not the state of the specific target person is sufficient for the behavioral transformation for each of the plurality of behavioral factors. A prediction unit that predicts information,
When the predicted state information indicates that the state of the specific subject is not sufficient for the behavioral transformation with respect to one or more behavioral factors among the plurality of behavioral factors, the storage unit says the one. select further action one or more messages associated with the factor, generating for generating a set of messages comprising a plurality of messages including the said one or more messages, the messages that are not associated with the one or more actions factors Department and
A control unit that controls the output of the plurality of messages in the message set to the specific target person is provided.
The control unit outputs the plurality of messages to the specific target person in a plurality of times, first outputs the message not associated with the one or more action factors, and then outputs the one or more messages. Output one or more of the above messages associated with behavioral factors,
Behavior support system.
前記予測部は、前記レスポンス情報に基づいて前記状態情報を更新し、
前記制御部は、前記更新された状態情報に基づいて、前記特定の対象者に対して送信する後続のメッセージを更新する、
請求項1に記載の行動支援システム。 Further, an acquisition unit for acquiring response information from the specific target person to the output message is provided.
The prediction unit updates the state information based on the response information.
The control unit updates a subsequent message to be transmitted to the specific target person based on the updated state information .
The action support system according to claim 1.
請求項1又は請求項2に記載の行動支援システム。 The control unit uses RCT information regarding the results of an exploratory randomized controlled trial (RCT), environmental information regarding the environment for behavior change, response information regarding a response from the subject, and the target by the prediction unit. Controlling the output of the plurality of messages to the specific target person based on at least one of the behavior change probabilities predicted based on the person information.
The action support system according to claim 1 or 2.
請求項3に記載の行動支援システム。 The RCT information includes ranking of time zones for outputting the plurality of messages, ranking of frequencies, compatibility of the target person information and / or the state information with the message set, and the plurality of messages in the message set. Shows at least one of the output order rankings of
The action support system according to claim 3.
請求項1から請求項4のいずれかに記載の行動支援システム。 The target person information indicates at least one of the attributes of the target person, the behavior history of the target person, the risk in the absence of the behavior change of the target person, and the response from the target person.
The action support system according to any one of claims 1 to 4.
請求項1から請求項5のいずれかに記載の行動支援システム。 The plurality of behavioral factors include at least two of empirical attitude, instrumental attitude, directive norm, descriptive norm, behavioral control, self-efficacy, knowledge, skill, importance of behavior, environmental constraint, and habituation. Including one
The action support system according to any one of claims 1 to 5.
前記行動支援装置が、前記予測された状態情報によって前記複数の行動要因のうちの一以上の行動要因について前記特定の対象者の状態が前記行動変容のために十分ではないことが示される場合、前記複数の行動要因にそれぞれ対応付けて行動変容を促すための複数のメッセージを記憶する記憶部において前記一以上の行動要因に対応付けられた一以上のメッセージを選択し、該一以上のメッセージと、前記一以上の行動要因に対応付けられていないメッセージを含む複数のメッセージから成るメッセージセットを生成する工程と、
前記行動支援装置が、前記メッセージセット内の前記複数のメッセージの前記特定の対象者に対する出力を制御する工程と、を有し、
前記制御する工程において、前記行動支援装置は、前記複数のメッセージを複数回に分けて前記特定の対象者に出力し、前記一以上の行動要因に対応付けられていない前記メッセージを最初に出力してから、前記一以上の行動要因に対応づけられた前記一以上のメッセージを出力する、
行動支援方法。 The behavior support device used as training data a pair of the target person information regarding the target person and the state information indicating whether or not the target person's state is sufficient for the behavioral transformation for each of the plurality of behavioral factors. For a machine learning model based on supervised learning, input target information about a specific target person, and whether the state of the specific target person is sufficient for the behavioral transformation for each of the plurality of behavioral factors. The process of predicting the state information indicating whether or not
When the behavior support device indicates that the state of the specific subject is not sufficient for the behavior change for one or more of the plurality of behavior factors by the predicted state information. In the storage unit that stores a plurality of messages for promoting behavior change in association with the plurality of behavior factors, one or more messages associated with the one or more behavior factors are selected, and the one or more messages are combined with the one or more messages . , A step of generating a message set consisting of a plurality of messages including a message not associated with the one or more behavior factors, and
The action support apparatus, have a, a step of the control output for a particular subject of the plurality of messages in said message set,
In the control step, the action support device outputs the plurality of messages to the specific target person in a plurality of times, and first outputs the message not associated with the one or more action factors. Then, the one or more messages associated with the one or more behavioral factors are output.
Behavior support method.
対象者に関する対象者情報と前記複数の行動要因それぞれについて前記対象者の状態が前記行動変容のために十分であるか否かを示す状態情報とのペアを訓練データとして利用した教師有り学習に基づく機械学習モデルに対して、特定の対象者に関する対象者情報を入力して、前記複数の行動要因それぞれについて前記特定の対象者の状態が前記行動変容のために十分であるか否かを示す状態情報を予測する工程と、
前記予測された状態情報によって前記複数の行動要因のうちの一以上の行動要因について前記特定の対象者の状態が前記行動変容のために十分ではないことが示される場合、前記複数の行動要因にそれぞれ対応付けて行動変容を促すための複数のメッセージを記憶する記憶部において前記一以上の行動要因に対応付けられた一以上のメッセージを選択し、該一以上のメッセージと、前記一以上の行動要因に対応付けられていないメッセージを含む複数のメッセージから成るメッセージセットを生成する工程と、
前記メッセージセット内の前記複数のメッセージの前記特定の対象者に対する出力を制御する工程と、を実行させ、
前記制御する工程において、前記行動支援装置は、前記複数のメッセージを複数回に分けて前記特定の対象者に出力し、前記一以上の行動要因に対応付けられていない前記メッセージを最初に出力してから、前記一以上の行動要因に対応づけられた前記一以上のメッセージを出力すること、
を実行させるための行動支援プログラム。 On the computer
Based on supervised learning using a pair of target person information about the target person and state information indicating whether or not the state of the target person is sufficient for the behavioral transformation for each of the plurality of behavioral factors as training data. A state in which target person information regarding a specific target person is input to a machine learning model to indicate whether or not the state of the specific target person is sufficient for the behavioral transformation for each of the plurality of behavioral factors. The process of predicting information and
When the predicted state information indicates that the state of the specific subject is not sufficient for the behavior change for one or more of the plurality of behavioral factors, the plurality of behavioral factors may be used. In the storage unit that stores a plurality of messages associated with each other to promote behavior change, one or more messages associated with the one or more action factors are selected, and the one or more messages and the one or more actions are described. The process of generating a message set consisting of multiple messages, including messages that are not associated with a factor,
A step of controlling the output of the plurality of messages in the message set to the specific target person is executed.
In the control step, the action support device outputs the plurality of messages to the specific target person in a plurality of times, and first outputs the message not associated with the one or more action factors. Then, output the one or more messages associated with the one or more behavioral factors.
Action support program to execute.
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